上海市安全生产主要经济社会影响因素分析

王金玮工程师 张 红高级工程师 王进飞高级工程师

(上海市应急管理事务和化学品登记中心,上海 200020)

0 引言

进入21世纪以来,随着上海市安全生产工作的不断加强,安全生产形势持续稳定向好,生产安全死亡事故起数和死亡人数均呈现下降趋势。《上海市国民经济和社会发展统计公报》的数据显示,生产安全事故死亡人数从2005年的2030人,下降到2021年的457人(含4人失踪),降低77.5%。但不容忽视的是,上海作为超大城市具有复杂巨系统特征,安全生产仍处于爬坡过坎期,传统风险、转型风险和新的风险复杂交织,不确定性和潜在风险增加,对安全生产管理提出新要求、新挑战。

有研究者指出,安全生产是经济社会持续健康有序发展的基础,经济社会发展也为安全生产提供物质保障,两者互为补充、共同存在、协调推进[1]。许多学者也对两者之间的关联效应进行实践研究。黄盛初等[2]选择27个国家为样本,以10万人死亡率和14个经济社会发展指标为基础,建立10万人死亡率指标与经济社会指标之间的多元回归模型;赵来军等[3]运用灰色理论和Winters模型对上海市工矿商贸死亡人数进行预测,得出工矿商贸死亡人数与第二产业比重、GDP 增长率及个体工商户比例等指标均呈负相关,死亡人数呈波动下降归于平稳的趋势;吴起等[4]对1990—2008年我国安全生产事故统计情况进行分析,以8个反映经济发展的主要指标作为神经网络的输入端,以安全生产事故起数和死亡人数为输出端,对不同省份安全生产情况进行预测,其结果与实际情况符合性较好;姬保静等[5]运用主成分回归法对1994—2016年我国亿元GDP事故死亡率和10万人死亡率进行分析,发现1994—2002年人均GDP对安全生产的影响最大,居民消费水平次之,2003—2016年公共教育经费占GDP的比重对安全生产的影响最大;荀守奎等[6]以安徽省为例,以煤炭行业的百万吨死亡率为研究对象,根据煤炭安全事故百万吨死亡率与GDP、人均GDP、第三产业占GDP的比例等指标之间的相互关系,得出煤炭安全生产事故与社会经济发展之间存在着密切关系;刘静等[7]应用灰色关联分析法和散点图分析,发现陕西省安全生产状况的好转与城市人口比重有很强的关系;吕淑然等[8]通过建立评估指标体系,发现2006—2020年北京市安全生产与经济社会发展的耦合协调是循序渐进的,而驱动耦合协调关系演变的主要因素包括参加工伤保险人数等9项。

通过以往研究可以看出,近年来针对省级层面的安全生产和经济社会发展关系的研究较少,且少有对上海市近十年安全生产和经济社会发展的相关统计分析。基于此,本文运用相关性分析和主成分回归等统计学方法,对上海市安全生产指标与相关经济社会发展指标的关联性进行综合分析,为高质量统筹经济发展和安全生产工作提供依据和参考。

1 数据和方法

1.1 数据来源

自国家统计局[9]和上海市统计局网站[10]查询《中国统计年鉴》《上海市国民经济和社会发展统计公报》《上海市统计年鉴》,收集2005—2021年上海市安全生产指标和经济社会发展指标的原始数据。

1.2 指标选取

1.2.1 安全生产指标的选取

目前我国安全生产指标主要有生产安全事故起数、死亡人数、煤矿百万吨死亡率、亿元国民生产总值(以下简称GDP)死亡率、道路交通万车死亡率等。其中,亿元GDP死亡率反映一定经济条件下的安全生产水平[11]。去除绝对指标(如生产安全事故起数、死亡人数)和行业指标(如煤矿百万吨死亡率),本文选择亿元GDP死亡率作为因变量Y,反映安全生产状况。

1.2.2 经济社会发展指标的选取

基于社会经济发展相关理论,借鉴其他研究成果[3,5-6,12-13],根据系统性、动态性、有效性和数据可得性原则,最终选择7个指标作为自变量。

(1)经济发展指标。产业结构系数X1:反映地区产业结构调整和优化水平。计算方法为:第三产业占GDP比例除以第二产业占GDP比例[11]。

人均地区生产总值X2:人均GDP是以某地区一定时期内地区生产总值(现价)除以同时期平均人口所得出的结果。反映地区经济生产总量与本地区人口比较的相对强度,常作为发展经济学中衡量经济发展状况的重要宏观经济指标之一。计算方法为:GDP除以该地区的常住人口[14]。张学新等[15]基于乘数过程假设,论证人均GDP服从渐近对数正态分布,因此本文人均GDP取对数值获得,即LnX2。

工业增加值占GDP比例X3:反映工业对经济发展的贡献占比。计算方法为:工业增加值除以GDP[3]。

第二产业就业人数占总就业人数比例X4:反映第二产业从业人员情况,是指从事第二产业的人数与总就业人数的比例。计算方法为:第二产业就业人员数除以总就业人数[11]。

(2)社会发展指标。医疗卫生机构个数X5:反映医疗卫生发展水平。

研究与试验发展(research and development,R&D)经费占GDP比例X6:是衡量地区科技投入强度和科技发展水平的评价指标。计算方法为:R&D经费支出除以GDP[3]。

公共教育经费占GDP比例X7:反映教育文化发展水平。计算方法为:各级政府用于公共教育事业的财政经费支出除以GDP[3]。

1.3 录入和质量控制

由2名注册安全工程师共同进行数据的检索、收集,排除重复和缺失后,对纳入研究的各指标采用平行录入的方式录入软件EpiData 3.1。

1.4 统计方法

2 结果分析

2.1 基本情况

2005—2021年上海市亿元GDP死亡率逐年下降,由0.222降至0.011,年均下降量为0.012,年均下降率为16.20%,如图1。整理2005—2021年上海市各经济社会发展指标数据,见表1。

图1 2005—2021年上海市亿元GDP死亡率变化趋势Fig.1 The trend chart for the mortality rate of the 100-million-yuan GDP in Shanghai from 2005 to 2021

表1 2005—2021年上海市亿元GDP死亡率和各经济社会发展指标统计Tab.1 Statistics on the mortality rate of 100-million-yuan GDP and the indicators of the economic and social development in Shanghai from 2005 to 2021

2.2 相关性分析

对2005—2021年上海市亿元GDP死亡率与各经济社会发展水平因子进行相关性分析,其Pearson分布相关系数矩阵,见表2。从表2可以看出各自变量间存在较强相关性,可以采用主成分分析提取主成分,转换为不相关变量。

表2 2005—2021年上海市亿元GDP死亡率和各经济社会发展指标的Pearson相关系数矩阵Tab.2 The matrix of Pearson correlation coefficients between the mortality rate of 100-million-yuan GDP and the indicators of the economic and social development in Shanghai from 2005 to 2021

2.3 主成分回归分析

分别对因变量和各自变量进行标准化,生成ZY,ZX1,…,ZX7。对各标准化后的自变量ZX1,…,ZX7采用因子分析,通过降维,将7个标准化后自变量提取为2个主成分,利用KMO检验和巴特利特检验,KMO值为0.722,巴特利特检验的显著性P<0.01,表明适合进行因子分析。特征值和方差贡献率(见表3),累积方差百分比达到94.979%,说明提取2个成分效果较好。成分矩阵和成分得分系数矩阵,见表4、5。根据成分得分系数矩阵可写出2个主成分表达式分别为:

Z1=0.228ZX1+0.160ZLnX2-0.176ZX3-0.277ZX4+0.169ZX5+0.152ZX6-0.309ZX7

(1)

Z2=-0.119ZX1+0.049ZLnX2-0.012ZX3+0.299ZX4+0.026ZX5+0.072ZX6+1.024ZX7

(2)

表3 总方差解释Tab.3 Total variance explained

以ZY为因变量,Z1和Z2为自变量,建立回归模型为:

ZY=0.31Z1-0.641Z2

(3)

多元回归系数,见表6。回归模型决定系数R2=0.878,调整后R2=0.861,解释效果较好。F值为50.434,P<0.05,表明回归模型有统计学意义。

表4 成分矩阵Tab.4 Component matrix

表5 成分得分系数矩阵Tab.5 The matrix for component score coefficients

将Z1和Z2带入以上回归模型,得到标准化后因变量与各标准化后自变量间关系为:

ZY=0.0056ZX1-0.5606ZLnX2+0.06223ZX3-0.0818ZX4-0.0357ZX5-0.0933ZX6-0.1058ZX7

(4)

Y=0.00057X1-0.01322LnX2+0.0056X3-0.00142X4-0.00168X5-0.00909X6-0.11383X7+0.41188

(5)

回归结果显示,产业结构系数X1和工业增加值占生产总值比例X3与亿元GDP死亡率呈正比,人均GDP的对数值LnX2、第二产业就业人数占总就业人数比例X4、医疗卫生机构个数X5、研究与试验发展经费占GDP比例X6和公共教育经费占GDP比例X7分别与亿元GDP死亡率间呈反比。

表6 多元回归系数统计Tab.6 Statistics on multiple regression coefficients

3 讨论

安全生产状况与经济、社会、人口、行为、管理等因素密切相关。本研究基于横断面研究设计,结合国家统计局和上海统计局发布的统计年鉴数据,对社会经济发展水平与安全生产的关联性进行定量分析,为生产安全事故的风险评价和防控政策、措施制定提供参考。

3.1 第二产业占GDP比例对亿元GDP死亡率的影响

本研究结果显示,第三产业与第二产业的比例增加,产业结构系数上升,亿元GDP死亡率也随之上升。汪崇鲜等[16]研究也表明第二产业占GDP比例与亿元GDP死亡率成正比;黄盛初等[2]分析也显示10万人死亡率随第三产业占GDP比例增加而增大。为此在产业结构优化过程中,要进一步加强对第三产业的安全管理。本研究结果表明,工业增加值占生产总值比例与亿元GDP死亡率呈现正相关关系。说明工业行业的增长加大了安全生产压力,提示对工业行业应立足源头预防,做到关口前移,政府应指导工业企业不断加强安全生产管理,提升工业企业本质安全水平。

本研究发现,第二产业就业人数占总就业人数比例与亿元GDP死亡率呈现负相关关系。第二产业包括建筑施工、金属冶炼、危险化学品生产等传统高危行业,常易发生事故,而本研究结果与之相反,其原因可能为上海在产业升级转型过程中,提高了第二产业整体安全生产水平,减少了相关事故的发生。

3.2 人均 GDP对亿元GDP死亡率的影响

多项研究[17-18]表明,人均GDP达到1万美元左右时,工伤事故稳定下降,事故发生的波动幅度也开始变小。上海的人均GDP在2009年已经超过人均1万美元,本研究的多元线性回归结果也显示人均 GDP与亿元GDP死亡率呈现负相关关系,与相关研究[19-20]结果一致。其原因可能是随着人均GDP的增加,政府和社会对安全生产的重视程度也不断增强,加大了安全生产费用的提取和使用,从人、财、物等各方面为有效开展安全生产管理工作提供必要保障,从而降低事故发生的可能性。本研结果表明,医疗卫生机构个数与亿元GDP死亡率呈现负相关关系。原因在于医疗卫生水平的提高有助于更好地抢救和护理生产安全事故受伤人员,从而降低事故死亡率,减少事故造成的损失。陈秋玲等[14]、李啸然等[21]分别运用固定效应模型的广义回归和多元回归,证明每千人卫生技术人员数、医疗卫生人员数与亿元GDP死亡率间具有负向关系。公共教育和R&D经费占GDP比例增加,有助于降低亿元GDP死亡率。究其原因,随着公共教育经费投入的增加,更多的安全生产知识被纳入公共教育体系,学生的安全意识得到强化,间接提升未来相关从业人员的安全素养;另外,增大R&D经费比例,研发并推广应用更加安全化、智能化、精细化、数字化的高新技术装备,将有助于降低生产安全事故的发生概率。

本研究也存在一定的局限性,例如,受已有普查数据和统计年鉴指标所限,不能纳入全部可能产生影响的社会经济发展因素。今后在深化研究中可考虑扩大纳入更多潜在影响因素,并分析其耦合性。

4 结论

通过对2005—2021年上海市安全生产和经济社会发展历史数据的统计分析得出以下结论:

(1)2005—2021年上海市亿元GDP死亡率由0.222降至0.011。亿元GDP死亡率与产业结构系数、人均GDP、工业增加值占GDP比例、第二产业就业人数占总就业人数比例、公共教育经费占GDP比例、R&D经费占GDP比例、医疗卫生机构个数等7个经济社会发展指标的双变量Pearson相关性分析表明,各变量间存在较强相关性。

(2)运用主成分分析法提取2个主成分进行主成分回归,回归模型决定系数R2=0.878,调整后R2=0.861,解释效果较好。结果显示,产业结构系数和工业增加值占生产总值比例与亿元GDP死亡率呈现正相关关系,其余5个反映经济社会发展的指标分别与亿元GDP死亡率间呈现负相关关系。

(3)回归结果显示,在产业结构优化过程中,通过进一步加强对第三产业的安全管理,提升工业企业本质安全水平,强化医疗救治,增进教育与科研投入,将有助于提高安全生产水平,降低亿元GDP死亡率。

(4)上海市安全生产还受到其他多种经济社会发展因素的综合影响,要聚焦高质量发展主题,结合实际,统筹经济发展和安全生产工作。